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  • 本章介紹L i n u x內核是如何維護它支持的文件系統中的文件的.

    本章介紹L i n u x內核是如何維護它支持的文件系統中的文件的.

    標簽: 內核 文件系統

    上傳時間: 2014-12-04

    上傳用戶:xmsmh

  • —圖數據類型的實現——問題描述:圖是一種較線性表和樹更為復雜的數據結構。在圖形結構中

    —圖數據類型的實現——問題描述:圖是一種較線性表和樹更為復雜的數據結構。在圖形結構中,結點之間的關系是任意的,任意兩個數據元素之間都可能相關,因此,圖的應用非常廣泛,已滲入到諸如語言學‘邏輯學、物理、化學、電訊工程、計算機科學及數學的其它分支中。因此,實現圖這種數據類型也尤為重要,在該練習中即要實現圖的抽象數據類型。基本要求:2、 定義出圖的ADT;3、 采用鄰接矩陣及鄰接表的存儲結構(有向圖也可使用十字鏈表)實現以下操作:a. 構造圖 b. 銷毀圖 c. 定位操作d. 訪問圖中某個頂點的操作e. 給圖中某個頂點賦值的操作f. 找圖中某個頂點的第一個鄰接點g. 找出圖G中頂點v相對于w的下一個鄰接點h. 在圖G中添加新頂點vi. 刪除圖G中頂點vj. 在圖G中插入一條邊k. 在圖G中刪除一條邊l. 實現圖的深度遍歷操作m. 實現圖的廣度遍歷操作參考提示:具體內容參看教科書本156頁實驗要求:對于以上具體操作要求實現時有良好的用戶交互界面。詳細設計、編碼、測試。

    標簽: 數據類型 圖形 線性

    上傳時間: 2015-03-13

    上傳用戶:saharawalker

  • 徹底清除“I Love You”病毒并介紹了病毒的原理及特征。Cool

    徹底清除“I Love You”病毒并介紹了病毒的原理及特征。Cool

    標簽: Love Cool You 病毒

    上傳時間: 2015-03-14

    上傳用戶:wfl_yy

  • 包括Pheromones Algorythm、Memory Algorythm和Hill Climbing Algorythm I

    包括Pheromones Algorythm、Memory Algorythm和Hill Climbing Algorythm I,II,III在內的多個人工智能算法的實現

    標簽: Algorythm Pheromones Climbing Memory

    上傳時間: 2014-01-01

    上傳用戶:duoshen1989

  • 32 k eeprom c51 源程序 調試通過

    32 k eeprom c51 源程序 調試通過

    標簽: eeprom c51 32 源程序

    上傳時間: 2015-03-15

    上傳用戶:zhangjinzj

  • 程序存儲問題:設有n 個程序{1,2,…, n }要存放在長度為L的磁帶上。程序i存放在磁帶上的長度是Li

    程序存儲問題:設有n 個程序{1,2,…, n }要存放在長度為L的磁帶上。程序i存放在磁帶上的長度是Li ,1≤i≤n 程序存儲問題要求確定這n 個程序在磁帶上的一個存儲方案,使得能夠在磁帶上存儲盡可能多的程序。 編程任務: 對于給定的n個程序存放在磁帶上的長度,編程計算磁帶上最多可以存儲的程序數。 數據輸入:由文件input.txt給出輸入數據。第一行是正整數n,表示文件個數。接下來的1 行中,有n 個正整數,表示程序存放在磁帶上的長度。 結果輸出: input.txt output.txt 6 50 5 2 3 13 8 80 20

    標簽: 程序 磁帶 長度 程序存儲

    上傳時間: 2013-12-20

    上傳用戶:dongqiangqiang

  • Hopfield 網——擅長于聯想記憶與解迷路 實現H網聯想記憶的關鍵

    Hopfield 網——擅長于聯想記憶與解迷路 實現H網聯想記憶的關鍵,是使被記憶的模式樣本對應網絡能量函數的極小值。 設有M個N維記憶模式,通過對網絡N個神經元之間連接權 wij 和N個輸出閾值θj的設計,使得: 這M個記憶模式所對應的網絡狀態正好是網絡能量函數的M個極小值。 比較困難,目前還沒有一個適應任意形式的記憶模式的有效、通用的設計方法。 H網的算法 1)學習模式——決定權重 想要記憶的模式,用-1和1的2值表示 模式:-1,-1,1,-1,1,1,... 一般表示: 則任意兩個神經元j、i間的權重: wij=∑ap(i)ap(j),p=1…p; P:模式的總數 ap(s):第p個模式的第s個要素(-1或1) wij:第j個神經元與第i個神經元間的權重 i = j時,wij=0,即各神經元的輸出不直接返回自身。 2)想起模式: 神經元輸出值的初始化 想起時,一般是未知的輸入。設xi(0)為未知模式的第i個要素(-1或1) 將xi(0)作為相對應的神經元的初始值,其中,0意味t=0。 反復部分:對各神經元,計算: xi (t+1) = f (∑wijxj(t)-θi), j=1…n, j≠i n—神經元總數 f()--Sgn() θi—神經元i發火閾值 反復進行,直到各個神經元的輸出不再變化。

    標簽: Hopfield 聯想

    上傳時間: 2015-03-16

    上傳用戶:JasonC

  • 動態聚類k-means演算 將輸入在程式中的數據資料 給予適當的分群

    動態聚類k-means演算 將輸入在程式中的數據資料 給予適當的分群

    標簽: k-means 程式

    上傳時間: 2015-03-16

    上傳用戶:離殤

  • AT89C51與ISD4004的接口及錄音放音程序設計

    AT89C51與ISD4004的接口及錄音放音程序設計,控制4004

    標簽: 4004 89C C51 ISD

    上傳時間: 2013-11-30

    上傳用戶:llandlu

  • K-均值聚類算法的編程實現。包括逐點聚類和批處理聚類。K-均值聚類的的時間復雜度是n*k*m

    K-均值聚類算法的編程實現。包括逐點聚類和批處理聚類。K-均值聚類的的時間復雜度是n*k*m,其中n為樣本數,k為類別數,m為樣本維數。這個時間復雜度是相當客觀的。因為如果用每秒10億次的計算機對50個樣本采用窮舉法分兩類,尋找最優,列舉一遍約66.7天,分成3類,則要約3500萬年。針對算法局部最優的缺點,本人正在編制模擬退火程序進行改進。希望及早奉給大家,傾聽高手教誨。

    標簽: 均值聚類 聚類 算法 批處理

    上傳時間: 2015-03-18

    上傳用戶:yuanyuan123

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